이메일 뉴스 MCP 템플릿
고급
이것은AI Chatbot, Multimodal AI분야의자동화 워크플로우로, 18개의 노드를 포함합니다.주로 GmailTool, PerplexityTool, Agent, McpTrigger, TavilyTool 등의 노드를 사용하며. 이메일 초안 및 뉴스 연구 어시스턴트 - OpenAI, Gmail, Tavily, Perplexity 통합
사전 요구사항
- •Google 계정 및 Gmail API 인증 정보
- •OpenAI API Key
사용된 노드 (18)
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"id": "TgpCq3JAieEaFdGJ",
"meta": {
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Email News MCP Template",
"tags": [],
"nodes": [
{
"id": "0606f766-255e-469c-8e6c-5751537ed3ab",
"name": "AI 에이전트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"position": [
192,
-160
],
"parameters": {
"options": {
"systemMessage": "You are a helpful email assistant.\n\n##Tool\nUse attached Email MCP Tool for emails when asked\n\nUse attached Email MCP Tool for "
}
},
"typeVersion": 2.2
},
{
"id": "225b0350-6eae-45fc-a158-da9961b8aafe",
"name": "채팅 메시지 수신 시",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
0,
-160
],
"parameters": {
"options": {}
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "80fcfcad-1310-4cf2-a4df-bf6746339cfd",
"name": "OpenAI 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"position": [
48,
48
],
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4.1-mini"
},
"options": {}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "7e3db391-7ede-4e92-9593-7a1288938d80",
"name": "심플 메모리",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
"position": [
224,
48
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "1b9a577c-3401-4081-be39-d5051922df38",
"name": "Gmail에서 메시지 전송",
"type": "n8n-nodes-base.gmailTool",
"position": [
-144,
480
],
"parameters": {
"sendTo": "<<<REPLACE_WITH_EMAIL>>>",
"message": "<<<REPLACE_WITH_MESSAGE>>>",
"options": {},
"subject": "<<<REPLACE_WITH_SUBJECT>>>"
},
"typeVersion": 2.1
},
{
"id": "fa6ae7d8-3d4d-4bd0-a4f9-d1d295f5f14b",
"name": "Gmail1에서 메시지 전송",
"type": "n8n-nodes-base.gmailTool",
"position": [
64,
480
],
"parameters": {
"sendTo": "<<<REPLACE_WITH_EMAIL>>>",
"message": "<<<REPLACE_WITH_MESSAGE>>>",
"options": {},
"subject": "<<<REPLACE_WITH_SUBJECT>>>"
},
"typeVersion": 2.1
},
{
"id": "252988a9-b546-4e1a-9d6f-338618b5781b",
"name": "Gmail2에서 메시지 전송",
"type": "n8n-nodes-base.gmailTool",
"position": [
256,
480
],
"parameters": {
"sendTo": "<<<REPLACE_WITH_EMAIL>>>",
"message": "<<<REPLACE_WITH_MESSAGE>>>",
"options": {},
"subject": "<<<REPLACE_WITH_SUBJECT>>>"
},
"typeVersion": 2.1
},
{
"id": "722718e7-8a84-44b4-98e3-a6eb53902a7c",
"name": "Tavily에서 검색",
"type": "@tavily/n8n-nodes-tavily.tavilyTool",
"position": [
512,
480
],
"parameters": {
"query": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Query', ``, 'string') }}",
"options": {}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "0bba3a97-e1ee-46f5-abec-7713d6ff2948",
"name": "Perplexity에서 모델에 메시지 전송",
"type": "n8n-nodes-base.perplexityTool",
"position": [
688,
480
],
"parameters": {
"options": {},
"messages": {
"message": [
{
"content": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('message0_Text', ``, 'string') }}"
}
]
},
"simplify": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Simplify_Output', ``, 'boolean') }}",
"requestOptions": {}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "60b275c9-9e2f-4e3c-bc11-2477fe0bc951",
"name": "뉴스 MCP 서버",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.mcpTrigger",
"position": [
544,
256
],
"parameters": {
"path": "<<<REPLACE_WITH_PATH>>>"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "946b0a9d-590f-4633-ac98-ce983bbb205f",
"name": "이메일 MCP 서버",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.mcpTrigger",
"position": [
-96,
256
],
"parameters": {
"path": "<<<REPLACE_WITH_PATH>>>"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "34bff09d-95d1-446f-88cb-1c664d1ad754",
"name": "이메일 MCP 클라이언트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.mcpClientTool",
"position": [
544,
48
],
"parameters": {
"endpointUrl": "<<<REPLACE_WITH_ENDPOINT_URL>>>",
"serverTransport": "httpStreamable"
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "57587695-df6b-461d-8596-6561ce295f79",
"name": "뉴스 MCP 클라이언트",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.mcpClientTool",
"position": [
384,
48
],
"parameters": {
"endpointUrl": "<<<REPLACE_WITH_ENDPOINT_URL>>>",
"serverTransport": "httpStreamable"
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "2e931983-39af-4b1d-9a16-e30cd536ff0b",
"name": "Tavily1에서 검색",
"type": "@tavily/n8n-nodes-tavily.tavilyTool",
"position": [
848,
480
],
"parameters": {
"query": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Query', ``, 'string') }}",
"options": {}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "c8fc2868-c029-454f-b47c-6cf2a4f2fb7c",
"name": "스티커 노트",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-1024,
-432
],
"parameters": {
"width": 736,
"height": 1808,
"content": "AI Agent MCP for Email & News Research \n\nBuild a chat-first MCP-powered research and outreach agent. This workflow lets you ask questions in an n8n chat, then the agent researches news (via Tavily + Perplexity through an MCP server) and drafts emails (via Gmail through a separate MCP server). It uses OpenAI for reasoning and short-term memory for coherent, multi‑turn conversations.\n\nWatch build along videos for workflows like these on: www.youtube.com/@automatewithmarc\n\nWhat this template does\n\nChat-native trigger: Start a conversation and ask for research or an email draft.\n\nMCP client tools: The agent talks to two MCP servers — one for Email work, one for News research.\n\nNews research stack: Uses Tavily (search) and Perplexity (LLM retrieval/answers) behind a News MCP server.\n\nEmail stack: Uses Gmail Tool to generate and send messages via an Email MCP server.\n\nReasoning + memory: OpenAI Chat Model + Simple Memory for context-aware, multi-step outputs.\n\nHow it works (node map)\n\nWhen chat message received → collects your prompt and routes it to the agent.\n\nAI Agent (system prompt = “helpful email assistant”) → orchestrates tools via MCP Clients.\n\nOpenAI Chat Model → reasoning/planning for research or email drafting.\n\nSimple Memory → keeps recent chat context for follow-ups.\n\nNews MCP Server exposes:\n\nTavily Tool (Search) and Perplexity Tool (Ask) for up-to-date findings.\n\nEmail MCP Server exposes:\n\nGmail Tool (To, Subject, Message via AI fields) to send or draft emails.\n\nThe MCP Clients (News/Email) plug into the Agent, so your single chat prompt can research and then draft/send emails in one flow.\n\nRequirements\n\nn8n (Cloud or self‑hosted)\n\nOpenAI API key for the Chat Model (set on the node)\n\nTavily, Perplexity, and Gmail credentials (connected on their respective tool nodes)\n\nPublicly reachable MCP Server endpoints (provided in the MCP Client nodes)\n\nSetup (quick start)\n\nImport the template and open it in the editor.\n\nConnect credentials on: OpenAI, Tavily, Perplexity, and Gmail tool nodes.\n\nConfirm MCP endpoints in both MCP Client nodes (News/Email) and leave transport as httpStreamable unless you have special requirements.\n\nRun the workflow. In chat, try:\n\n“Find today’s top stories on Kubernetes security and draft an intro email to Acme.”\n\n“Summarize the latest AI infra trends and email a 3‑bullet update to my team.”\n\nInputs & outputs\n\nInput: Natural-language prompt via chat trigger.\n\nTools used: News MCP (Tavily + Perplexity), Email MCP (Gmail).\n\nOutput: A researched summary and/or a drafted/sent email, returned in the chat and executed via Gmail when requested.\n\nWhy teams will love it\n\nOne prompt → research + outreach: No tab‑hopping between tools.\n\nUp-to-date answers: Pulls current info through Tavily/Perplexity.\n\nEmail finalization: Converts findings into send-ready drafts via Gmail.\n\nContext-aware: Memory keeps threads coherent across follow-ups.\n\nPro tips\n\nUse clear verbs in your prompt: “Research X, then email Y with Z takeaways.”\n\nFor safer runs, point Gmail to a test inbox first (or disable send and only draft).\n\nAdd guardrails in the Agent’s system message to match your voice/tone."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "226bc7c3-d026-4dea-adec-1d8fc5a5481b",
"name": "스티커 노트1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-144,
-304
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 928,
"height": 512,
"content": "Agent & MCP Client"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "4d9280da-af9b-4eab-be1a-9c25a6258022",
"name": "스티커 노트2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-256,
224
],
"parameters": {
"color": 6,
"width": 672,
"height": 512,
"content": "Email MCP Server"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "f55f5515-090b-4c3d-9e60-49e0588292a4",
"name": "스티커 노트3",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
432,
224
],
"parameters": {
"color": 7,
"width": 672,
"height": 512,
"content": "News Research MCP Server"
},
"typeVersion": 1
}
],
"active": false,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"connections": {
"7e3db391-7ede-4e92-9593-7a1288938d80": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "0606f766-255e-469c-8e6c-5751537ed3ab",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"57587695-df6b-461d-8596-6561ce295f79": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "0606f766-255e-469c-8e6c-5751537ed3ab",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"34bff09d-95d1-446f-88cb-1c664d1ad754": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "0606f766-255e-469c-8e6c-5751537ed3ab",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"722718e7-8a84-44b4-98e3-a6eb53902a7c": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "60b275c9-9e2f-4e3c-bc11-2477fe0bc951",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"80fcfcad-1310-4cf2-a4df-bf6746339cfd": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "0606f766-255e-469c-8e6c-5751537ed3ab",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"2e931983-39af-4b1d-9a16-e30cd536ff0b": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "60b275c9-9e2f-4e3c-bc11-2477fe0bc951",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
},
"1b9a577c-3401-4081-be39-d5051922df38": {
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[
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"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
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[
{
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"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
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"252988a9-b546-4e1a-9d6f-338618b5781b": {
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[
{
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"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
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"225b0350-6eae-45fc-a158-da9961b8aafe": {
"main": [
[
{
"node": "0606f766-255e-469c-8e6c-5751537ed3ab",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"0bba3a97-e1ee-46f5-abec-7713d6ff2948": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "60b275c9-9e2f-4e3c-bc11-2477fe0bc951",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
고급 - AI 챗봇, 멀티모달 AI
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
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